python之使用多处理时实例变量未更新 Python

我在更新变量方面遇到了一个不寻常的问题。我构建了一个简单的类对象来帮助我进行一些网络嗅探。我想做一个并行过程，它允许我运行一些网络测试并捕获使用 python 生成的流量，这样我就可以扩展程序来做一些令人惊奇的事情。我正在使用 scapy 的嗅探功能来帮助进行界面嗅探。

Scapy 的嗅探器允许您将一个函数传递给它自己的函数，该函数允许您创建“停止嗅探”条件。在我的例子中，我创建了函数 stop_filter 并且我希望通过简单地更新 self.stop_sniffing 实例变量来停止 Scapy sniff 函数。我在下面展示了程序输出，它显示 self.stop_sniffing 在函数 stop 中设置为 True，但随后又设置回 False(或者根本没有更新) 在 stop_filter 中打印时。我不知道为什么会这样，也没有想到解决方案，因为这是一个很奇怪的问题。

如果有新鲜眼光的人能看到我在这里做了什么疯狂的事情，将不胜感激!

from scapy.all import * 
from multiprocessing import Process 
 
 
class DatasetSniffer: 
    def __init__(self, iface, local_dir='.'): 
        self.iface = iface 
        self.master = None 
        self.local_dir = local_dir 
        self.stop_sniffing = False # Never updates! why!? 
        self.writer = PcapWriter(local_dir+"/master.pcap", append=True, sync=True) 
 
    def stop_filter(self, p): 
        # Note: 'p' gets passed in by Scapy function 'sniff' 
        print self.stop_sniffing 
        # Return 'True' to stop sniffer 
        return self.stop_sniffing 
 
    def sniff(self): 
        sniff(store=0, prn=self.writer.write, iface=self.iface, stop_filter=self.stop_filter) 
 
    def start(self): 
        self.master = Process(target=self.sniff) 
        self.master.start() 
 
    def stop(self): 
        self.stop_sniffing = True 
        # Shows that self.stop_sniffing is 'True' 
        print self.stop_sniffing 
        self.master.join() 
 
 
if __name__ == "__main__": 
    interface = 'en3' 
    sniffer = DatasetSniffer(interface) 
    sniffer.start() 
    #   some process 
    time.sleep(5) 
    sniffer.stop() 

外壳输出:

sudo python sniffing.py 
False 
False 
False 
False 
False 
False 
False 
False 
False 
False 
False 
False 
False 
False 
False 
False 
True 
False 
False 
False 
False 

请您参考如下方法:

问题

在此示例代码中您没有使用多个线程，您使用的是多个进程。

这里有两个不共享内存的独立进程:

• 原始流程

• 一个新进程，由 multiprocessing.Process.start 启动

  • 此进程将通过 fork 原始进程开始，在 fork 时创建其内存的副本。他们不“共享”内存。

现在，当您在原始进程中调用 DatasetSniffer.stop 时，这不会改变新(“主”)进程中 stop_sniffing 的值。

那怎么沟通呢？

使用多处理时，您可以使用管道进行通信。像这样:

readable_pipe, writable_pipe = multiprocessing.Pipe(duplex=False) 
process = Process(target=do_something) 

现在，我们的原始进程可以通过写入管道来发送消息:

writable_pipe.send("stop") 

虽然新进程可以使用以下方式检查消息:

if readable_pipe.poll(): 
    msg = readable_pipe.recv() 

尝试在您的代码中使用它。